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[判断题]

普通的循环神经网络会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题,所以现在在自然语言处理领域,一般会使用LSTM网络模型。()

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第1题

在处理序列数据时,较容易出现梯度消失现象的模型是()。

A.CNN

B.RNN

C.GRU

D.LSTM

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第2题

梯度爆炸会导致梯度激增,应避免梯度爆炸。()
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第3题

下列哪个选项是神经网络的代表?()

A.ID3

B.梯度提升树

C.xgboost算法

D.残差网络

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第4题

可以在自然语言处理中用于语义关系提取的神经网络技术是以下哪种?()

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.递归神经网络

D.残差神经网络

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第5题

一般大塔(直径超过2米以上)的塔盘上液面梯度是很大的,对传质很不利,所以为了减少液面梯度做了()。
一般大塔(直径超过2米以上)的塔盘上液面梯度是很大的,对传质很不利,所以为了减少液面梯度做了()。

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第6题

对于图像识别问题(比如识别照片中的猫),神经网络模型结构更适合解决哪类问题?()

A.多层感知器

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.感知器

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第7题

等电聚焦电泳会形成的一个由阳极到阴极逐步递减的pH梯度。()
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第8题

mc全称

()是深度学习模型的一种,全称为卷积神经网络。

A、CNN

B、LSTM

C、RNN

D、GRU

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第9题

采用混凝处理工艺处理废水时,混合阶段的速度梯度和搅拌时间应该控制在()。

A.速度梯度在500~1000s1,搅拌时间为10~30s

B.速度梯度为500~1000s1,搅拌时间为1~30min

C.速度梯度在10~200s1,搅拌时间为10~30s

D.速度梯度在10~200s1,反应时间为10~30min

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第10题

采用混凝处理工艺处理废水时,混合阶段的速度梯度和搅拌时间应该控制在()。

A.速度梯度在500~1000s,搅拌时间为10~30s

B.速度梯度为500~1000s,搅拌时间为1~30min

C.速度梯度在10~200s,搅拌时间为10~30s

D.速度梯度在10~200s,反应时间为10~30min

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